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      AI正將新材料的發(fā)現(xiàn)過程提速200倍

      發(fā)布時間:2024-10-10
      幾百年來,人們一直是通過反復(fù)試驗或者靠運氣和偶然發(fā)現(xiàn)新材料?,F(xiàn)在,科學(xué)家們正在使用人工智能來加速這一過程。
      近,西北大學(xué)的研究人員用ai來解決如何生成新的金屬玻璃混合物的問題。這比起在實驗室進(jìn)行實驗快了200倍。
      科學(xué)家們正在構(gòu)建由數(shù)千種化合物組成的數(shù)據(jù)庫,以便用算法來預(yù)測哪些化合物的組合會形成有趣的新材料。還有人用ai來分析已發(fā)表的論文挖據(jù)“材料配方”以產(chǎn)生新材料。
      過去,科學(xué)家和建筑工人們只能將材料混合在一起看看能形成什么。比如,水泥就是這樣被發(fā)現(xiàn)的。隨著時間的推移,他們學(xué)習(xí)了各種化合物的物理特性,但大部分知識仍然只是基于直覺。
      “如果你問為什么日本水淬鋼用于制作刀具好,我覺得誰都回答不了,”美國標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院材料基因倡導(dǎo)小組的主任james warren說,“對于這種內(nèi)部結(jié)構(gòu)與迷人外表之間的關(guān)系,它們只有一種根據(jù)經(jīng)驗而來的理解。”
      warren說,我們現(xiàn)在可以利用數(shù)據(jù)庫和計算機(jī)來快速確定是什么讓材料變得更堅固或更輕,而不是憑經(jīng)驗,這有可能變革整個行業(yè)。此外,原本發(fā)現(xiàn)一種材料并將其整合成產(chǎn)的時間可能需要超過20年,加速這一過程勢必會使我們獲得更好的手機(jī)電池和屏幕,更好的用于火箭的合金材料,以及更好的健康設(shè)備傳感器。
      “任何事情只要是由物質(zhì)造成的,我們就可以改進(jìn)。”沃倫說。
      正如warren所說,為了理解新材料是如何制造的,我們可以把材料科學(xué)家想象成廚師。假設(shè)你有雞蛋,并且你喜歡有嚼頭的食物,這些就是你想要的菜肴的特點,但你該怎么做呢?為了創(chuàng)建一個蛋白和蛋黃都結(jié)實的結(jié)構(gòu),你需要一個配方,其中包含根據(jù)你想要的結(jié)果處理雞蛋的步驟,比如煮老一點。
      材料科學(xué)使用相同的概念:如果一位科學(xué)家想要某些材料特性(比如說,輕便又堅韌),她會尋找可以產(chǎn)生這些特性的物理和化學(xué)結(jié)構(gòu),以及需要通過哪種處理過程,比如對金屬進(jìn)行熔化或捶打,來創(chuàng)造這樣的結(jié)構(gòu)。
      建立“材料云”數(shù)據(jù)庫,雖不但已為科學(xué)家們創(chuàng)造了捷徑
      數(shù)據(jù)庫和計算技術(shù)可以幫助人們找到答案。“我們對材料進(jìn)行量子力學(xué)級別的計算,這種計算非常復(fù)雜,因此我們可以在實驗室中合成一種可能的新材料之前,就用計算機(jī)預(yù)測出它的屬性。”西北大學(xué)材料科學(xué)家chris wolverton說,他主管開放量子材料數(shù)據(jù)庫。其他主要數(shù)據(jù)庫包括材料項目和材料云。數(shù)據(jù)庫還不完整,但數(shù)據(jù)量一直在增長,并且已經(jīng)從中找到了令人興奮的發(fā)現(xiàn)。
      瑞士洛桑聯(lián)邦理工大學(xué)研究員nicola marzari利用數(shù)據(jù)庫查找可剝離的3d材料,以創(chuàng)建僅有一層的2d材料。比如,被炒得沸沸揚揚的石墨烯,它由單層石墨(也就是鉛筆芯的材料)組成。像石墨烯一樣,這些2d材料可以具有非凡的特性,如強(qiáng)度,而這在其3d形態(tài)中是不存在的。
      marzari的團(tuán)隊用算法篩選來自多個數(shù)據(jù)庫的信息。他上個月在《自然納米技術(shù)雜志》上發(fā)表的文章中寫到,該算法在超過100,000種材料中,終發(fā)現(xiàn)可以剝離成一層的材料大約有2,000種。
      marzari管理的“材料云”是一個材料“寶藏”,因為許多材料具有可以改善電子設(shè)備的特性,有些可以很好地傳導(dǎo)電力,有些可以將熱量轉(zhuǎn)化為水,有些可以吸收太陽能:它們可以用于計算機(jī)或電池中的半導(dǎo)體,因此marzari團(tuán)隊的下一步就是密切研究這些可能的特性。
      marzari的工作是科學(xué)家如何使用數(shù)據(jù)庫來預(yù)測哪些化合物可能會產(chǎn)生令人興奮的新材料的一個例子。然而,這些預(yù)測仍需要在實驗室中得到證實。并且marzari仍然需要給他的算法定義某些規(guī)則,比如尋找弱化學(xué)鍵。ai可以創(chuàng)建一條捷徑:科學(xué)家可以告訴ai他們想要創(chuàng)造的東西,比如超強(qiáng)材料,而不是編制特定的規(guī)則,然后ai會告訴科學(xué)家生成新材料佳實驗方法。
      wolverton和他在西北大學(xué)的團(tuán)隊在本月出版的science advances雜志上的一篇論文中描述了ai 的運用。研究人員渴望研制新的金屬玻璃(非晶態(tài)合金),這種玻璃比金屬或玻璃更結(jié)實,但硬度卻更低,未來可以用于改進(jìn)手機(jī)和航天器。
      斯坦福大學(xué)slac加速器實驗室的共同研究者apurva mehta說,他們使用的ai方法與人們學(xué)習(xí)新語言的方式類似。語言學(xué)習(xí)的其中一種方法是坐下來記住所有的語法規(guī)則。“但另一種學(xué)習(xí)方法就是靠經(jīng)驗和聽別人說話,”mehta說。
      他們的做法是把兩者組合起來。首先,研究人員瀏覽盡可能多的已發(fā)表的論文,了解如何制作不同類型的金屬玻璃。接下來,他們將這些“語法規(guī)則”提供給機(jī)器學(xué)習(xí)算法。然后該算法學(xué)會自己預(yù)測哪些元素的組合會創(chuàng)造一種新的金屬玻璃形式,這類似于通過去法國居住來改善法語,而不是無休止地背詞性變化表。mehta的團(tuán)隊隨后在實驗室中檢驗了機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)給出的建議。
      科學(xué)家一次可以合成和測試數(shù)千種材料。但即使以這樣的速度,盲目嘗試每種可能的組合還是很浪費時間。“他們不能把整個元素周期表都拿來做嘗試,”wolverton說,所以ai的作用是“為他們提供幾個入手點”。
      ai的結(jié)果并不,還不能給出更進(jìn)一步的建議,比如所需元素的確切比例,但科學(xué)家們確實能夠用ai的結(jié)果生成新的金屬玻璃。另外,測試ai給出的結(jié)果意味著他們現(xiàn)在有更多的數(shù)據(jù)可以反饋給算法,所以每次重新預(yù)測都會變得更智能。
      創(chuàng)建一份“食譜”或材料配方集
      使用ai的另一種方式是創(chuàng)建一個“食譜”或材料配方集。在去年年底發(fā)表的兩篇論文中,麻省理工學(xué)院的科學(xué)家開發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),可以掃描學(xué)術(shù)論文,找出哪些論文包含制作某種材料的說明。它檢測出哪些段落包含“配方”的準(zhǔn)確率高達(dá)99%,并且該段落中找出原話的準(zhǔn)確度有86%。
      麻省理工學(xué)院團(tuán)隊現(xiàn)在正在對ai系統(tǒng)進(jìn)行更的訓(xùn)練。他們希望為整個科學(xué)界創(chuàng)建這種“食譜”數(shù)據(jù)庫,但他們需要與這些學(xué)術(shù)論文的出版商合作,以確保其收集不違反任何協(xié)議。終,團(tuán)隊還希望能夠訓(xùn)練系統(tǒng)閱讀論文,然后自行制作新的“食譜”。
      麻省理工學(xué)院材料科學(xué)家及共同研究者elsa olivetti:“我們的其中一個目標(biāo)是對于已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的材料,找到更有效,更低成本的生成方法。另一個目標(biāo)是,對于計算機(jī)預(yù)測出的化合物,我們能否提出一系列更好的方法來生成它?”
      挑戰(zhàn):模型預(yù)測考慮不到現(xiàn)實因素
      人工智能和材料科學(xué)的未來看起來很有前景,但依然存在挑戰(zhàn)。首先,計算機(jī)無法預(yù)測一切。“這些預(yù)測本身就有錯誤,并且經(jīng)常是在簡化的材料模型基礎(chǔ)上預(yù)測,而不考慮真實情況”,epfl的marzari說。有各種各樣的環(huán)境因素會影響化合物的行為,比如溫度和濕度,大多數(shù)模型沒有考慮這些因素。
      wolverton認(rèn)為另一個問題是我們?nèi)匀粵]有足夠多的的所有化合物的數(shù)據(jù)資料,缺乏數(shù)據(jù)意味著算法不會很智能。也就是說,他和mehta現(xiàn)在希望在除金屬玻璃以外的其他類型的材料上使用他們的方法。他們希望有一天,生成新材料不再需要由人來做實驗,而只是ai和機(jī)器人就夠了。“我們可以創(chuàng)建一個真正完全自主的系統(tǒng),”wolverton說,“沒有任何人參與的系統(tǒng)。”
      編輯點評
      縱觀新材料科學(xué)發(fā)展現(xiàn)狀,各項瓶頸挑戰(zhàn)也是科技發(fā)展迫切要解決的現(xiàn)狀。抓住機(jī)遇,充分調(diào)動各類型資金投入到新材料科學(xué)中,是加速材料科學(xué)發(fā)展的有力措施。
      (原標(biāo)題:離開實驗室的材料科學(xué):ai正將新材料的發(fā)現(xiàn)過程提速200倍)
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